微码匠WEIMAJIANG
微码匠的技术手记AI / DATA / ENGINEERING

代码、模型，
和工程现场。

关于 AI、大模型、Agent 与数据工程的学习、实践和思考。

阅读最新文章浏览知识目录
读论文，写代码，保留思考的过程。
研究索引完整知识目录
INPUTREPRESENTATIONINFERENCE
FIG. 01神经网络
2 篇公开记录

流程图验收｜文章发布流程

可视化流程图的线上发布验收，含三个节点和两条连线。

浏览这个方向
一份持续生长的个人知识档案
6 篇文章2 条学习路径2 个项目
01 /

近期手记

具体的问题，值得留下的理解。

全部文章
ARTIFICIAL INTELLIGENCE / KNOWLEDGE MAP
INPUTREPRESENTATIONINFERENCEFIG. 01 / CONCEPTUAL DIAGRAM
近期记录✳
AI

流程图验收｜文章发布流程

可视化流程图的线上发布验收，含三个节点和两条连线。

阅读这篇手记
接着读
02
AI演示内容··基础

给模型实验一套可复现的评测流程

固定数据、版本与评分规则，把“看起来更好”变成可以回看和比较的实验记录。

#评测#实验#可复现
03
Agent演示内容··进阶

工具调用的边界，应该由谁定义？

格式正确的参数未必意味着操作正确。把模型建议、业务校验和实际执行分开设计。

#工具调用#安全#工程实践
04
大模型演示内容··基础

理解 Attention，先把张量形状写清楚

从 Query、Key、Value 的一个最小例子开始，建立能够动手计算的注意力直觉。

#Transformer#Attention#原理
05
大数据演示内容··进阶

Spark 小文件：从现象回到执行计划

沿着读取、Shuffle 与写出三个阶段定位问题，让每一次参数调整都有可以比较的证据。

#Spark#SQL#性能
按时间浏览归档
02 /

按路径学习

给知识排出顺序，让理解一步一步发生。

全部路径
01
大模型演示

模型与数据：理解系统的两端

从模型内部的信息流走到数据平台执行计划，连接算法直觉与系统观察。

理解模型计算观察数据执行
2 个章节
02
Agent演示

Agent 工程实践

从检索、工具调用到评估，沿着一条可验证的路线，把一个演示变成可靠的系统。

理解系统与边界建立评测与复盘
3 个章节
03 /

构建记录

从问题到方案，再到可以复现的实践。

全部项目
ARTIFICIAL INTELLIGENCE / BUILD LOG
INPUTREPRESENTATIONINFERENCEarchitecture.ts// project structure sketchdefineSystem({input: source,flow: pipeline,});FIG. 01 / CONCEPTUAL DIAGRAM
AI演示构思中

Knowledge Workbench

为个人知识建立可追溯的检索工作台，比较切分、召回与重排策略的工程设计示例。

TypeScriptVector SearchEvaluation
2026年11月5日
AGENT SYSTEMS / BUILD LOG
PLANreason → decideTOOLSsearch / retrieveMEMORYcontext / stateVERIFYobserve → refineAUTONOMOUS WORKFLOWOBSERVATION LOOP ↶architecture.ts// project structure sketchdefineSystem({input: source,flow: pipeline,});FIG. 02 / CONCEPTUAL DIAGRAM
Agent演示持续开发

Data Agent Lab

一个面向数据分析的 Agent 项目示例，展示语义层、查询校验和结果解释之间的关系。

PythonSQLLLM
2026年11月5日
04 /

让知识经得起一次追问

读过之后，试着讲清原理、写出代码、连接到岗位能力。

进入面试工坊
01 / 知识题库

把知识讲清楚

从原理、场景到系统设计，用一次回答检查自己的理解。

6 道公开练习
02 / 代码演练

从理解走到实现

读题、写代码、比较参考解法，留下自己的推理过程。

6 道编程练习
03 / 岗位路线

沿岗位补齐能力

把知识模块连成路线，逐步掌握岗位需要的工程能力。

2 条岗位路线
关于这份博客

学习没有终点，
记录有迹可循。

读论文，写代码，画系统图。把复杂的问题拆开，再把自己的理解写下来。

认识作者